Kurs operacji uczenia maszynowego (MLOPS)

Ten kurs operacji uczenia maszynowego (MLOPS) zapewnia pełną wizję automatycznego zarządzania projektami uczenia się, podkreślając automatyzację, wdrażanie i monitorowanie modeli w środowiskach produkcyjnych. Podczas całego szkolenia rozwiązuje się pozyskiwanie danych, konfigurację środowisk programistycznych i zaawansowane narzędzia, takie jak MLFlow, Kubeflow i Prometheus. Poprzez porównania z DevOps i DataOps studenci są przygotowani do zintegrowania MLOP w różnych branżach, optymalizując wydajność i niezawodność modeli ML. Ponadto obejmuje zapobieganie modelom i gwarantuje zgodność ze standardami jakości dzięki zastosowaniu wszystkich tych technologii.

- Zrozum kluczowe pojęcia i znaczenie MLOPS. - Naucz się automatyzować procesy ML za pomocą zaawansowanych narzędzi. - Wdrożyć strategie pozyskiwania danych i wstępnego przetwarzania. - Konfiguruj środowiska programistyczne i testuj modele ML. - Monitoruj wydajność i zapobiegaj degradacji modeli w produkcji. - Zintegruj MLOP z innymi technologiami i systemami. - Poznaj przypadki użytkowania MLOP w różnych sektorach.

Przezwyciężając ten kurs w operacjach uczenia maszynowego (MLOPS) możesz wybrać role w MLOPS Engineering, Data Science, Data Engineering lub DevOps Specialist, skoncentrowanym na automatycznej integracji uczenia się. Dzięki szkoleniu uzyskasz wysoce wymagany profil w sektorach takich jak technologia, finanse, zdrowie, handel i produkcja.

Kurs operacji uczenia maszynowego (MLOPS) przygotowuje się do efektywnego zarządzania automatycznymi projektami uczenia się we wszystkich swoich fazach, od pozyskiwania danych po monitorowanie i utrzymanie modeli produkcyjnych. Nauczysz się wdrażać narzędzia automatyzacji, testowania i monitorowania, integrując MLOP z istniejącymi systemami, aby zagwarantować skalowalność i niezawodność modeli ML.

Ten kurs operacji uczenia maszynowego (MLOPS) jest skierowany do specjalistów danych, inżynierii oprogramowania, specjalistów ds. Nauk i automatycznego uczenia się, którzy starają się zoptymalizować wdrażanie i zarządzanie modelami ML w produkcji, a także zautomatyzować procesy rozwoju i poprawić jakość swoich systemów poprzez integrację MLOP.